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龙图腾网恭喜西安博尔新材料有限责任公司申请的专利一种精细磨具表面缺陷智能检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119887784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510386873.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种精细磨具表面缺陷智能检测方法是由陆树河;王晓刚设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种精细磨具表面缺陷智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，更具体地，本发明涉及一种精细磨具表面缺陷智能检测方法，包括：采集金刚石砂轮的表面图像，利用图像分割模型对表面图像分割，得到工作层图像，并以所述工作层图像的中心点为原点建立极坐标系，获取极坐标中每隔预设角度下射线所经过工作层图像上像素点组成的像素点序列。本发明通过工作层图像中各像素点的所在位置的重要性，例如：像素点处于中间区域时的重要性或者靠近边缘的区域的重要性不同，并根据金刚石砂轮在工作时主要是利用工作层中间区域和金刚石颗粒的打磨特性，得到各像素点的重要程度，并将其利用到后续计算金刚石砂轮缺陷的过程中，提高了计算结果的准确性。

本发明授权一种精细磨具表面缺陷智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种精细磨具表面缺陷智能检测方法，其特征在于，包括： 采集金刚石砂轮的表面图像，利用图像分割模型对表面图像分割，得到工作层图像，并以所述工作层图像的中心点为原点建立极坐标系，获取极坐标中每隔预设角度下，射线所经过工作层图像上像素点组成的像素点序列； 计算所述工作层图像中各角度下像素点序列中像素点的重要程度和缺陷可能性，得到各角度下对应的重要程度序列和缺陷可能性序列，其中像素点的重要程度反映了像素点所在位置与中心区域的距离和该像素点灰度值的高低，所述像素点的缺陷可能性反映了像素点深度值与其周围像素点深度值的变化程度；各像素点的重要程度的计算公式为： ； 式中，表示工作层图像中第个像素点的重要程度，表示工作层图像中第个像素点，表示工作层图像中第一圆形边缘上距离第个像素点最近的像素点，表示工作层图像中第二圆形边缘上距离第个像素点最近的像素点，表示第个像素点与第个像素点之间的距离，表示第个像素点与第个像素点之间的距离，表示第个像素点与第个像素点之间的距离，表示工作层图像中第个像素点的灰度值，表示工作层图像中所有像素点灰度值的平均值，为以自然常数为底的指数函数； 在所述工作层图像中建立滑动窗口，计算出像素点与滑动窗口内所有像素点深度值的差值的平均值，并将所述平均值与滑动窗口内所有像素点深度值的方差的乘积作为像素点的缺陷可能性；各像素点的缺陷可能性的计算公式为：；式中，为工作层图像中第个像素点的缺陷可能性，为工作层图像中第个像素点的深度值，为窗口内所有像素点深度值的均值，表示窗口内所有像素点的个数，为标准归一化函数； 计算出任意两角度下缺陷可能性序列之间的差异度，作为工作层图像的缺陷程度，基于所述缺陷程度的大小对磨具表面进行缺陷检测，其中，所述差异度还与像素点的重要程度有关。

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